大規模言語モデル（LLM）の仕組み、その経時的な進化、および法律や小売などの業界でどのように応用できるかを探ります。
大規模言語モデル（LLM）は、高度な生成AIシステムであり、人間のようなテキストを理解し生成することができます。これらのモデルは、インターネットから収集された数百万ギガバイトのテキストデータで学習されており、人間の言語を認識し解釈できます。ChatGPTのようなLLMを活用したイノベーションは広く知られるようになり、生成AIを誰もが利用しやすいものにしています。
世界のLLM市場が2034年までに856億ドルに達すると予測されている中、多くの組織が事業機能全体でLLMの採用に注力しています。
この記事では、大規模言語モデルの仕組みと、さまざまな業界での応用について解説します。それでは始めましょう。
大規模言語モデルの歴史は数十年に及び、研究の躍進と魅力的な発見に満ちています。中核となる概念に入る前に、最も重要なマイルストーンのいくつかを探ってみましょう。
LLMの開発における主要なマイルストーンを簡単にご紹介します。
2018年以降、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）のようなモデルは、Transformerを使用して双方向処理を導入し、情報が順方向と逆方向の両方に流れるようにしました。これらの進歩により、このようなモデルが自然言語を理解し、生成する能力が大幅に向上しました。
LLM（大規模言語モデル）の仕組みを理解するには、まずLLMが正確に何であるかを明確にすることが重要です。
LLMは、大規模なデータセットでトレーニングされた汎用AIシステムである基盤モデルの一種です。これらのモデルは、特定のタスクに合わせて微調整でき、人間が書くようにテキストを処理および生成するように設計されています。LLMは、最小限のプロンプトから予測を行うことに優れており、人間の入力に基づいてコンテンツを作成するために生成AIで広く使用されています。コンテキストを推測し、一貫性のある関連性の高い応答を提供し、言語を翻訳し、テキストを要約し、質問に回答し、創作を支援し、コードをデバッグまたは生成することもできます。
LLMは非常に大きく、数十億のパラメータを使用して動作します。パラメータは、モデルがトレーニング中に学習する内部の重みであり、受信した入力に基づいて出力を生成できるようにします。一般に、より多くのパラメータを持つモデルは、より優れたパフォーマンスを提供する傾向があります。
一般的なLLMの例をいくつかご紹介します。
大規模言語モデル（LLM）には、ユーザーのプロンプトを理解して応答するために連携するいくつかの主要なコンポーネントがあります。これらのコンポーネントの一部は、レイヤーに編成されています。各レイヤーは、言語処理パイプライン内の特定のタスクを処理します。
例えば、埋め込みレイヤーは、単語をより小さな部分に分解し、それらの間の関係を識別します。
これを踏まえて、フィードフォワード層はこれらの要素を分析してパターンを見つけます。同様に、リカレント層は、モデルが単語の正しい順序を維持するようにします。
もう一つの重要な要素は、注意機構です。これは、モデルが入力の最も関連性の高い部分に焦点を当てるのに役立ち、重要度の低いキーワードやフレーズよりも優先順位を付けることができます。「The cat sat on the mat」をフランス語に翻訳する場合を考えてみましょう。注意機構は、「cat」を「le chat」、「mat」を「le tapis」に整合させ、文の意味を維持します。これらの要素が段階的に連携して、テキストを処理および生成します。
すべてのLLMは同じ基本的なコンポーネントを共有していますが、特定の目的に合わせて構築および調整できます。さまざまな種類のLLMとその独自の機能の例を次に示します。
自然言語処理（NLP）は、機械が人間の言語を理解し、処理するのを支援する一方、生成AIは、テキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツの作成に焦点を当てています。大規模言語モデル（LLM）は、これら2つの分野を統合します。LLMは、NLP技術を使用して言語を理解し、生成AIを適用して、オリジナルで人間のような応答を生成します。この組み合わせにより、LLMは言語を処理し、創造的で意味のあるテキストを生成できるため、会話、コンテンツ作成、翻訳などのタスクに役立ちます。NLPと生成AIの両方の強みを組み合わせることで、LLMは機械が自然で直感的な方法でコミュニケーションできるようにします。
LLMとは何か、そしてそれがどのように機能するかを説明したところで、LLMの可能性を示すさまざまな業界でのユースケースを見てみましょう。
AIモデルは法曹界を変革しており、LLMは弁護士にとって、法的文書の調査や起案などのタスクをはるかに高速化しています。LLMは、法律や過去の判例などの法的テキストを迅速に分析して、弁護士が必要とする情報を見つけるために使用できます。LLMは、契約書や遺言書などの法的文書の作成も支援できます。
興味深いことに、LLMは研究や起草に役立つだけでなく、法的遵守を保証し、ワークフローを合理化するための貴重なツールでもあります。組織は、潜在的な違反を特定し、それらに対処するための推奨事項を提供することにより、規制を遵守するためにLLMを使用できます。契約をレビューする際、LLMは重要な詳細を強調表示し、リスクやエラーを特定し、変更を提案できます。
LLMは、過去の購入履歴、閲覧習慣、ソーシャルメディアの活動などの顧客データを分析して、パターンと傾向を特定できます。これにより、製品のパーソナライズされた推奨事項を作成できます。LLMと統合されたアプリケーションは、製品の選択、カートへの追加、チェックアウトの完了など、製品の購入を通じて顧客をガイドできます。
さらに、LLMベースのチャットボットは、製品、サービス、および配送に関する一般的な顧客の問い合わせに対応できます。これにより、カスタマーサービス担当者は、より複雑な問題の処理に集中できます。良い例としては、Amazonの最新のAIチャットボットであるRufusがあります。これは、LLMを使用して製品レビューの要約を生成します。Rufusは、偽のレビューを検出したり、顧客に服のサイズオプションを推奨したりすることもできます。
LLMのもう一つの興味深い応用分野は、教育分野です。LLMは、学生向けの練習問題やクイズを生成し、学習をよりインタラクティブにすることができます。
学校の教科書でファインチューニングされたLLMは、パーソナライズされた学習体験を提供し、生徒が自分のペースで学習し、難しいと感じるトピックに集中できるようにします。教師はまた、LLMを活用してエッセイやテストなどの生徒の作品を採点し、時間を節約し、教育の他の側面に集中できるようにすることができます。
さらに、これらのモデルは教科書や教材をさまざまな言語に翻訳できるため、学生は母国語で教育コンテンツにアクセスできます。
LLMは、自然言語を理解し、要約や翻訳などのタスクを自動化し、コーディングを支援することで、多くのメリットを提供します。さまざまなソースからの情報を組み合わせ、複雑な問題を解決し、多言語コミュニケーションをサポートできるため、多くの業界で役立ちます。
しかし、それらには、誤情報の拡散のリスク、現実的だが虚偽のコンテンツを作成することに関する倫理的な懸念、および重要な分野での時折の不正確さなど、課題も伴います。さらに、単一のモデルをトレーニングすると、5台の車と同量の炭素を排出する可能性があるため、環境への影響も無視できません。これらの利点と制限のバランスを取ることが、責任を持って使用するための鍵となります。
大規模言語モデルは、機械が人間のようなテキストを理解して作成することを容易にすることで、生成AIの使用方法を再構築しています。文書の作成、製品の推奨、またはパーソナライズされた学習体験の作成など、法律、小売、教育などの業界がより効率的になるのに役立っています。
LLMは、時間の節約やタスクの簡素化など多くの利点を提供する一方で、精度に関する問題、倫理的な懸念、環境への影響といった課題も伴います。これらのモデルが進化するにつれて、私たちの日常生活や職場において、さらに大きな役割を果たすようになるでしょう。
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